A deep reinforcement learning approach with visual semantic navigation with memory for mobile robots in indoor home context (2022)
- Authors:
- USP affiliated authors: ROMERO, ROSELI APARECIDA FRANCELIN - ICMC ; SANTOS, IURY BATISTA DE ANDRADE - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1007/s10846-021-01566-0
- Subjects: VISÃO COMPUTACIONAL; REDES NEURAIS; ROBÓTICA
- Keywords: Deep reinforcement learning; Recurrent neural networks; Graph neural networks; Mobile robots; Learning-based navigation
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: Journal of Intelligent & Robotic Systems
- ISSN: 0921-0296
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 104, n. 3, p. 1-21, Mar. 2022
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
SANTOS, Iury Batista de Andrade e ROMERO, Roseli Aparecida Francelin. A deep reinforcement learning approach with visual semantic navigation with memory for mobile robots in indoor home context. Journal of Intelligent & Robotic Systems, v. 104, n. 3, p. 1-21, 2022Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1007/s10846-021-01566-0. Acesso em: 30 dez. 2025. -
APA
Santos, I. B. de A., & Romero, R. A. F. (2022). A deep reinforcement learning approach with visual semantic navigation with memory for mobile robots in indoor home context. Journal of Intelligent & Robotic Systems, 104( 3), 1-21. doi:10.1007/s10846-021-01566-0 -
NLM
Santos IB de A, Romero RAF. A deep reinforcement learning approach with visual semantic navigation with memory for mobile robots in indoor home context [Internet]. Journal of Intelligent & Robotic Systems. 2022 ; 104( 3): 1-21.[citado 2025 dez. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10846-021-01566-0 -
Vancouver
Santos IB de A, Romero RAF. A deep reinforcement learning approach with visual semantic navigation with memory for mobile robots in indoor home context [Internet]. Journal of Intelligent & Robotic Systems. 2022 ; 104( 3): 1-21.[citado 2025 dez. 30 ] Available from: https://doi.org/10.1007/s10846-021-01566-0 - Deep reinforcement learning for visual semantic navigation with memory
- Aprendizado por reforço profundo para navegação visual semântica com memória
- ProtoAL: interpretable deep active learning with prototypes for medical imaging
- A biologically inspired neural network for dynamic system optimization
- Involving objective and subjective aspects in multistage decision making and control under fuzziness: dynamic programming and neural networks
- Incorporating fuzzy logic to reinforcement learning
- Class of neural networks for dinamic programming
- System optimization with artificial neural networks
- Solução de problemas de otimização através de redes neurais multi-camadas recorrentes
- Explorando o potencial de algoritmos de aprendizado com reforço em robôs móveis
Informações sobre o DOI: 10.1007/s10846-021-01566-0 (Fonte: oaDOI API)
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